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我有一堆低质量、低对比度（通常也是光线不好）的岩石上的文字照片。我希望我的程序能够检测字母形状（通常非常磨损）。由于我是新手，我尝试应用 sobel / laplacian / canny 滤镜，但照片显然需要一些预处理。您能否建议我可以做些什么来获得更好的结果。我尝试在线搜索，但我发现的解决方案要么不起作用，要么对我来说听起来很神奇。

照片

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这个问题需要一个完整的算法。没有使用 OpenCV 在MATLAB/Octave或Python/C++中编写完整的代码，这里是我的两分钱，我可能会如何去做。

  1. 该图像中的文本边缘/雕刻在岩石中。我希望首先通过某种直方图均衡来增强图像的对比度。这应该使文本更加突出。（提示：在opencv或MATLAB中检查calcHist()and 。）equalizeHist()imhist()adapthisteq()

  2. 我会去删除图像中不必要的部分。

    1. 除去所有不是岩石的东西。

      1. 因为这个人会移除所有不是岩石的东西。这意味着，删除靠近顶部的图像部分，这主要是较暗的。您可以对图像进行黑白阈值处理，然后应用霍夫变换来检测图像中最大的水平线或接近水平的线。
      2. 以类似的方式，我会尝试在 45° 处检测岩石边缘。
      3. 使用binary masking删除这两行之上的所有内容。

      4. 这应该会给您留下一个裁剪的图像，类似于此。（提示：参见此处cv2.HoughLines解释的或在 Matlab 上解释的此处。）houghlines

        详细说明这就是我的意思，在此处输入图像描述

    2. 接下来，我将移除岩石右下角周围的那些锋利边缘。在我看来，这可以通过以下两种方式之一来完成。

      • 这些边缘看起来非常精细和锋利。这意味着，高频成分。实际上，这些似乎是整个图像中的最高频率分量。因此，您要么fft()从MATLAB或cv2.idft从opencv获取函数，然后将图像转换到频域并删除高于某个频率阈值的所有频率分量。（这个阈值是什么，我不能说。必须测试并查看。注意不要将阈值设置得太低，否则您也会失去文本的清晰度。）。从频域变换回修改后的图像。
      • 或者，更简单地说，您可以使用imgausfiltMATLAB或opencv模糊图像cv2.filter2D。与这些功能一起使用的过滤器/内核的大小很重要。太大，你会丢失太多细节。
      • 这应该使底部的那些锋利边缘变得平滑。（注意：图像仅用于说明目的。平滑当然会影响整个图像。因此最好将平滑保持在去除那些精细边缘的程度，这样它们就不会在边缘出现 -检测步骤。）在此处输入图像描述

  3. 现在删除了图像的大部分“无趣”部分，您可以在阈值黑白图像上应用一些边缘检测算法（例如 Canny，正如您自己提到的），希望您应该有更多的文本。OpenCV 和 MATLAB 中都存在用于边缘检测的等效函数。

TODO：当然，文本之间的小圆圈仍然是一个问题，算法可以改进（例如匹配圆形等形状，然后）将它们也删除。此外，如何从该图像中重建文本的损坏部分可能更具挑战性（至少对我而言）。

  1. 最后，您可以使用一些 OCR 识别，例如使用tesseract和OpenCV，您可以尝试从处理后的图像中提取文本。
于 2019-01-21T10:57:14.277 回答